حقق Manus نتائج مبهرة في اختبار GAIA المعياري

مؤخراً، حقق Manus إنجازاً بارزاً في اختبار GAIA المعيار، حيث تفوقت أداؤه على نماذج اللغة الكبيرة من نفس المستوى. وهذا يعني أن Manus قادر على إتمام مهام معقدة بشكل مستقل، مثل المفاوضات التجارية الدولية، والتي تشمل تحليل بنود العقد، واستبصار الاستراتيجيات، وتوليد الحلول، بل وحتى تنسيق الفرق القانونية والمالية.

تتمثل مزايا Manus بشكل رئيسي في ثلاثة جوانب: القدرة على تفكيك الأهداف الديناميكية، القدرة على الاستدلال عبر الأنماط، والقدرة على التعلم المعزز بالذاكرة. يمكنه تقسيم المهام الكبيرة إلى مئات من المهام الفرعية القابلة للتنفيذ، في حين أنه يعالج أنواعًا متعددة من البيانات، ويعمل على تعزيز كفاءة قراراته وتقليل معدل الأخطاء من خلال التعلم المعزز.

هذا التقدم أثار مرة أخرى نقاشًا داخل الصناعة حول مسارات تطور الذكاء الاصطناعي: هل سيكون المستقبل مهيمنًا من قبل AGI، أم سيكون MAS هو المسيطر؟ فكرة تصميم Manus تتضمن احتمالين: الأول هو تحسين مستوى الذكاء الفردي باستمرار، مما يقترب من قدرة اتخاذ القرار الشاملة للبشر في مسار AGI؛ والثاني هو أن يكون كمنسق فائق، يقود آلاف الوكلاء في مجالات عمودية مختلفة للعمل معًا في مسار MAS.

تعكس هذه المناقشة في الواقع التناقض الأساسي حول كيفية تحقيق التوازن بين الكفاءة والأمان في تطوير الذكاء الاصطناعي. كلما اقتربت الذكاء الفردي من AGI، زادت مخاطر إغلاق صندوق القرار؛ بينما يمكن أن يؤدي التعاون بين الوكلاء المتعددين إلى توزيع المخاطر، إلا أنه قد يفوت اللحظات الحاسمة في اتخاذ القرار بسبب تأخير الاتصال.

تطوّر Manus أيضًا يضخم المخاطر الكامنة في تطوير الذكاء الاصطناعي، مثل خصوصية البيانات، والتحيز في الخوارزميات، والهجمات المعاكسة. على سبيل المثال، في السيناريوهات الطبية، يحتاج Manus إلى الوصول في الوقت الفعلي إلى بيانات الجينوم الخاصة بالمرضى؛ وفي المفاوضات المالية، قد يتطرق الأمر إلى معلومات مالية غير معلنة للشركات. في مفاوضات التوظيف، قد يُقَدَّم اقتراح رواتب أقل من المتوسط للمرشحين من أعراق معينة؛ وفي مراجعة العقود القانونية، قد تصل نسبة الخطأ في تقييم شروط الصناعات الناشئة إلى نصف. بالإضافة إلى ذلك، قد يتمكن القراصنة من زراعة ترددات صوتية معينة، مما يجعل Manus يخطئ في تقدير نطاق عروض الخصم أثناء المفاوضات.

تسلط هذه التحديات الضوء على واقع صارم: كلما كان النظام أكثر ذكاءً، زادت مساحة هجومه.

في مجال Web3، كانت الأمان دائمًا موضوعًا يحظى باهتمام كبير. استنادًا إلى مثلث المستحيل الذي اقترحه فيتاليك بوترين (لا يمكن لشبكات blockchain تحقيق الأمان واللامركزية وقابلية التوسع في نفس الوقت)، تم اشتقاق العديد من أساليب التشفير:

1. نموذج الأمان المعدوم الثقة: الفكر الأساسي هو "لا تثق بأحد، تحقق دائمًا"، مما يبرز أهمية التحقق الصارم من الهوية والتفويض لكل طلب وصول.

2. الهوية اللامركزية (DID): مجموعة من معايير المعرفات تتيح للكيانات الحصول على التعرف بطريقة قابلة للتحقق ودائمة دون الحاجة إلى سجل مركزي.

3. التشفير المتجانس بالكامل (FHE): يتيح إجراء حسابات عشوائية على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها، مما يجعله مناسبًا لسيناريوهات مثل الحوسبة السحابية وتعهيد البيانات.

يعتبر التشفير المتجانس تمامًا أداة قوية لحل مشكلات الأمان في عصر الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يلعب دورًا على عدة مستويات:

1. الجانب البيانات: يتم معالجة جميع المعلومات المدخلة من قبل المستخدم (بما في ذلك السمات البيولوجية، نغمة الصوت) في حالة مشفرة، حتى نظام الذكاء الاصطناعي نفسه لا يمكنه فك تشفير البيانات الأصلية.

2. على مستوى الخوارزمية: من خلال FHE تحقيق "تدريب النموذج المشفر"، حتى المطورين لا يمكنهم التطفل على مسار قرارات الذكاء الاصطناعي.

3. الجانب التعاوني: يتم استخدام التشفير بالحد الأدنى في اتصالات متعددة من الوكلاء، ولن يؤدي اختراق عقدة واحدة إلى تسريب البيانات العالمية.

في مجال أمان Web3، بدأت بعض المشاريع في استكشاف هذه التقنيات:

• أطلقت uPort على الشبكة الرئيسية للإيثيريوم في عام 2017، وهي واحدة من أوائل مشاريع الهوية اللامركزية.
• أصدرت NKN شبكتها الرئيسية في عام 2019، وتهدف إلى تطبيق نموذج الأمان الذي لا يعتمد على الثقة.
• Mind Network هو أول مشروع FHE يتم إطلاقه على الشبكة الرئيسية، وقد تعاون مع العديد من المؤسسات الشهيرة.

على الرغم من أن هذه المشاريع الأمنية قد لا تحظى باهتمام مثل بعض المشاريع المضاربة، إلا أنها ضرورية لبناء نظام بيئي آمن لـ Web3.

مع اقتراب تقنيات الذكاء الاصطناعي من مستوى الذكاء البشري، أصبحت أنظمة الدفاع غير التقليدية أكثر أهمية. تقنيات مثل FHE لا تحل فقط التحديات الأمنية الحالية، بل تؤسس أيضًا لحقبة الذكاء الاصطناعي القوي في المستقبل. على الطريق نحو AGI، لم تعد هذه التقنيات الأمنية خيارًا، بل أصبحت ضرورية للبقاء.